更新提示配置和AI服务内容，增强信息提取助手的描述，明确提取要求，添加后处理逻辑以推断缺失字段，改进字段提取方法以提高数据提取的准确性和完整性。

config/prompt_config.json

@@ -1,15 +1,15 @@
 {
   "prompt_template": {
-    "intro": "请从以下输入文本中提取结构化信息。仔细分析文本内容，准确提取每个字段的值。",
+    "intro": "请从以下输入文本中提取结构化信息。仔细分析文本内容，准确提取每个字段的值。\n\n⚠️ 重要提醒：请逐字逐句仔细阅读输入文本，不要遗漏任何信息。对于性别、年龄、职务、单位、文化程度等字段，请特别仔细查找，这些信息可能以各种形式出现在文本中。",
     "input_text_label": "输入文本：",
     "output_fields_label": "需要提取的字段（请仔细分析每个字段，确保提取完整）：",
     "json_format_label": "请严格按照以下JSON格式返回结果，只返回JSON对象，不要包含任何其他文字说明或markdown代码块标记：",
     "requirements_label": "重要要求（请严格遵守）：",
     "requirements": [
-      "逐字逐句仔细分析输入文本，不要遗漏任何信息",
+      "⚠️ 逐字逐句仔细分析输入文本，不要遗漏任何信息。请特别关注性别、年龄、职务、单位、文化程度等字段",
-      "对于每个字段，请从多个角度思考：直接提及、同义词、隐含信息、可推断信息",
+      "对于每个字段，请从多个角度思考：直接提及、同义词、隐含信息、可推断信息。例如：性别可能以\"男\"、\"女\"、\"男性\"、\"女性\"、\"先生\"、\"女士\"等形式出现",
-      "如果文本中明确提到某个信息，必须提取出来，不能设为空",
+      "如果文本中明确提到某个信息（如\"30岁\"、\"男\"、\"总经理\"、\"某公司\"等），必须提取出来，不能设为空",
-      "如果可以通过已有信息合理推断（如根据出生年月推算年龄），请进行推断并填写",
+      "如果可以通过已有信息合理推断，请进行推断并填写：\n  - 根据出生年月（如1980年05月）和当前年份（2024年）计算年龄（44岁）\n  - 从单位及职务（如\"某公司总经理\"）中拆分单位（\"某公司\"）和职务（\"总经理\"）\n  - 从工作基本情况中提取性别、文化程度等信息",
       "如果某个字段在输入文本中确实找不到任何相关信息，该字段值才设为空字符串\"\"",
       "日期格式统一为中文格式：YYYY年MM月（如：1980年05月表示1980年5月），如果包含日期信息则格式为YYYY年MM月DD日（如：1985年05月17日）。注意：年份必须是4位数字，月份和日期必须是2位数字（如1980年5月应格式化为1980年05月，不是1980年5月）",
       "性别统一为\"男\"或\"女\"，不要使用\"男性\"或\"女性\"。如果文本中提到\"男性\"、\"男\"、\"先生\"等，统一转换为\"男\"；如果提到\"女性\"、\"女\"、\"女士\"等，统一转换为\"女\"",
@@ -47,8 +47,11 @@
       "description": "被核查人员性别",
       "rules": [
         "只能返回\"男\"或\"女\"",
-        "如果文本中提到\"男性\"、\"男性公民\"等，统一转换为\"男\"",
+        "如果文本中提到\"男性\"、\"男性公民\"、\"男\"、\"先生\"等，统一转换为\"男\"",
-        "如果文本中提到\"女性\"、\"女性公民\"等，统一转换为\"女\""
+        "如果文本中提到\"女性\"、\"女性公民\"、\"女\"、\"女士\"等，统一转换为\"女\"",
+        "请仔细查找文本中所有可能表示性别的词汇，不要遗漏",
+        "如果文本中提到\"XXX，男，...\"或\"XXX，女，...\"，必须提取性别",
+        "如果工作基本情况中提到性别信息，必须提取"
       ]
     },
     "target_date_of_birth": {
@@ -122,9 +125,10 @@
     "target_age": {
       "description": "被核查人员年龄",
       "rules": [
-        "如果文本中直接提到年龄（如\"30岁\"、\"30周岁\"、\"年龄30\"），直接提取数字部分",
+        "如果文本中直接提到年龄（如\"30岁\"、\"30周岁\"、\"年龄30\"、\"现年30\"），直接提取数字部分",
-        "如果只有出生年月（如\"1980年5月出生\"、\"198005\"），可以根据当前年份（2024年）计算年龄",
+        "如果只有出生年月（如\"1980年5月出生\"、\"1980年05月\"），必须根据当前年份（2024年）计算年龄（如1980年出生，2024-1980=44岁）",
         "年龄格式：纯数字，单位为岁，如\"44\"表示44岁",
+        "⚠️ 如果已有出生年月信息，必须计算年龄，不能设为空字符串",
         "如果文本中既没有直接提到年龄，也没有出生年月信息，则设为空字符串"
       ]
     },
@@ -144,8 +148,9 @@
         "从单位及职务信息中提取单位名称部分",
         "单位名称包括：公司、企业、机关、事业单位、部门等（如\"XX公司\"、\"XX局\"、\"XX部门\"、\"XX委员会\"等）",
         "如果文本中只提到单位名称，直接提取",
-        "如果文本中提到\"XX公司总经理\"，提取\"XX公司\"部分",
+        "⚠️ 如果文本中提到\"XX公司总经理\"，必须提取\"XX公司\"部分，不能设为空",
         "如果文本中提到\"XX单位XX职务\"，提取\"XX单位\"部分",
+        "如果已有单位及职务字段（target_organization_and_position），必须从中拆分出单位名称",
         "保持单位名称的完整性，不要遗漏"
       ]
     },
@@ -155,8 +160,9 @@
         "从单位及职务信息中提取职务名称部分",
         "职务名称包括：总经理、经理、局长、处长、科长、主任、书记、部长等",
         "如果文本中只提到职务名称，直接提取",
-        "如果文本中提到\"XX公司总经理\"，提取\"总经理\"部分",
+        "⚠️ 如果文本中提到\"XX公司总经理\"，必须提取\"总经理\"部分，不能设为空",
         "如果文本中提到\"XX单位XX职务\"，提取\"XX职务\"部分",
+        "如果已有单位及职务字段（target_organization_and_position），必须从中拆分出职务名称",
         "如果文本中提到多个职务，需要全部提取，用\"、\"连接",
         "保持职务名称的准确性"
       ]

services/ai_service.py

@@ -204,7 +204,7 @@ class AIService:
             "messages": [
                 {
                     "role": "system",
-                    "content": "你是一个专业的数据提取助手。请仔细分析用户提供的输入文本，提取所有相关信息，并严格按照指定的JSON格式返回结果。只返回JSON对象，不要包含任何其他文字说明、思考过程或markdown代码块标记。"
+                    "content": "你是一个专业的数据提取助手。请仔细分析用户提供的输入文本，提取所有相关信息，并严格按照指定的JSON格式返回结果。\n\n重要要求：\n1. 必须仔细阅读输入文本的每一个字，不要遗漏任何信息\n2. 对于每个字段，请从多个角度思考：直接提及、同义词、隐含信息、可推断信息\n3. 如果文本中明确提到某个信息（如性别、年龄、职务等），必须提取出来，不能设为空\n4. 如果可以通过已有信息合理推断（如根据出生年月推算年龄，从单位及职务中拆分单位和职务），请进行推断并填写\n5. 只返回JSON对象，不要包含任何其他文字说明、思考过程或markdown代码块标记"
                 },
                 {
                     "role": "user",
@@ -212,12 +212,12 @@ class AIService:
                 }
             ],
             "stream": False,
-            "presence_penalty": 1.03,
+            "presence_penalty": 1.05,  # 提高presence_penalty，鼓励模型提取更多不同字段
-            "frequency_penalty": 1.0,
+            "frequency_penalty": 1.02,  # 提高frequency_penalty，减少重复
-            "repetition_penalty": 1.0,
+            "repetition_penalty": 1.05,  # 提高repetition_penalty，避免重复
-            "temperature": 0.3,
+            "temperature": 0.2,  # 降低temperature，提高确定性
-            "top_p": 0.95,
+            "top_p": 0.9,  # 降低top_p，更聚焦
-            "top_k": 1,
+            "top_k": 40,  # 增加top_k，允许更多选择
             "seed": 1,
             "max_tokens": self.api_max_tokens,
             "n": 1,
@@ -305,6 +305,12 @@ class AIService:
                 for key in ['target_name', 'target_gender', 'target_age', 'target_date_of_birth']:
                     if key in normalized_data:
                         print(f"[AI服务] 日期格式化后 {key} = '{normalized_data[key]}'")
+                # 后处理：从已有信息推断缺失字段
+                normalized_data = self._post_process_inferred_fields(normalized_data, output_fields)
+                # 打印后处理后的关键字段
+                for key in ['target_name', 'target_gender', 'target_age', 'target_date_of_birth', 'target_organization', 'target_position']:
+                    if key in normalized_data:
+                        print(f"[AI服务] 后处理后 {key} = '{normalized_data[key]}'")
                 return normalized_data
             
             # 如果无法提取JSON，记录错误
@@ -840,6 +846,156 @@ class AIService:
         # 如果无法解析，返回原值
         return date_str
     
+    def _post_process_inferred_fields(self, data: Dict, output_fields: List[Dict]) -> Dict:
+        """
+        后处理：从已有信息推断缺失字段
+        
+        Args:
+            data: 提取的数据字典
+            output_fields: 输出字段列表
+            
+        Returns:
+            后处理后的数据字典
+        """
+        # 创建字段编码到字段信息的映射
+        field_code_map = {field['field_code']: field for field in output_fields}
+        
+        # 1. 从出生年月计算年龄
+        if 'target_age' in field_code_map and (not data.get('target_age') or data.get('target_age') == ''):
+            if 'target_date_of_birth' in data and data.get('target_date_of_birth'):
+                age = self._calculate_age_from_birth_date(data['target_date_of_birth'])
+                if age:
+                    data['target_age'] = str(age)
+                    print(f"[AI服务] 后处理：从出生年月 '{data['target_date_of_birth']}' 计算年龄: {age}岁")
+        
+        # 2. 从单位及职务中拆分单位和职务
+        if 'target_organization_and_position' in data and data.get('target_organization_and_position'):
+            org_pos = data['target_organization_and_position']
+            
+            # 拆分单位
+            if 'target_organization' in field_code_map and (not data.get('target_organization') or data.get('target_organization') == ''):
+                org = self._extract_organization_from_org_pos(org_pos)
+                if org:
+                    data['target_organization'] = org
+                    print(f"[AI服务] 后处理：从单位及职务 '{org_pos}' 提取单位: {org}")
+            
+            # 拆分职务
+            if 'target_position' in field_code_map and (not data.get('target_position') or data.get('target_position') == ''):
+                pos = self._extract_position_from_org_pos(org_pos)
+                if pos:
+                    data['target_position'] = pos
+                    print(f"[AI服务] 后处理：从单位及职务 '{org_pos}' 提取职务: {pos}")
+        
+        return data
+    
+    def _calculate_age_from_birth_date(self, birth_date: str) -> Optional[int]:
+        """
+        从出生年月计算年龄
+        
+        Args:
+            birth_date: 出生年月，格式如 "1980年05月" 或 "198005"
+            
+        Returns:
+            年龄（整数），如果无法计算则返回None
+        """
+        if not birth_date:
+            return None
+        
+        birth_date = str(birth_date).strip()
+        
+        # 提取年份
+        year_match = re.search(r'(\d{4})', birth_date)
+        if not year_match:
+            return None
+        
+        birth_year = int(year_match.group(1))
+        current_year = 2024  # 当前年份
+        
+        # 计算年龄
+        age = current_year - birth_year
+        
+        # 验证年龄合理性（0-150岁）
+        if 0 <= age <= 150:
+            return age
+        
+        return None
+    
+    def _extract_organization_from_org_pos(self, org_pos: str) -> Optional[str]:
+        """
+        从单位及职务中提取单位名称
+        
+        Args:
+            org_pos: 单位及职务，如 "某公司总经理"
+            
+        Returns:
+            单位名称，如 "某公司"
+        """
+        if not org_pos:
+            return None
+        
+        org_pos = str(org_pos).strip()
+        
+        # 常见职务关键词
+        position_keywords = [
+            '总经理', '经理', '局长', '处长', '科长', '主任', '书记', '部长',
+            '副部长', '副经理', '副局长', '副处长', '副科长', '副主任', '副书记',
+            '董事长', '副董事长', '总裁', '副总裁', '总监', '副总监',
+            '部长', '副部长', '司长', '副司长', '厅长', '副厅长',
+            '市长', '副市长', '县长', '副县长', '乡长', '副乡长',
+            '镇长', '副镇长', '村长', '副村长'
+        ]
+        
+        # 尝试匹配：单位 + 职务
+        for pos_keyword in position_keywords:
+            if pos_keyword in org_pos:
+                # 找到职务位置，提取前面的单位部分
+                pos_index = org_pos.find(pos_keyword)
+                if pos_index > 0:
+                    org = org_pos[:pos_index].strip()
+                    if org:
+                        return org
+        
+        # 如果没有找到明确的职务关键词，尝试其他模式
+        # 例如："XX公司XX部门XX职务"
+        # 这里简单返回，可能需要更复杂的逻辑
+        
+        return None
+    
+    def _extract_position_from_org_pos(self, org_pos: str) -> Optional[str]:
+        """
+        从单位及职务中提取职务名称
+        
+        Args:
+            org_pos: 单位及职务，如 "某公司总经理"
+            
+        Returns:
+            职务名称，如 "总经理"
+        """
+        if not org_pos:
+            return None
+        
+        org_pos = str(org_pos).strip()
+        
+        # 常见职务关键词
+        position_keywords = [
+            '总经理', '经理', '局长', '处长', '科长', '主任', '书记', '部长',
+            '副部长', '副经理', '副局长', '副处长', '副科长', '副主任', '副书记',
+            '董事长', '副董事长', '总裁', '副总裁', '总监', '副总监',
+            '部长', '副部长', '司长', '副司长', '厅长', '副厅长',
+            '市长', '副市长', '县长', '副县长', '乡长', '副乡长',
+            '镇长', '副镇长', '村长', '副村长'
+        ]
+        
+        # 按长度从长到短排序，优先匹配长关键词（如"副经理"优先于"经理"）
+        position_keywords.sort(key=len, reverse=True)
+        
+        # 尝试匹配职务关键词
+        for pos_keyword in position_keywords:
+            if pos_keyword in org_pos:
+                return pos_keyword
+        
+        return None
+    
     def _parse_text_response(self, text: str, output_fields: List[Dict]) -> Dict:
         """
         从文本响应中解析字段值（备用方案）